feat(eda): capítulo text_distr (TEXTO/NLP) — primer capítulo de datos no tabulares

Añade el capítulo `text_distr` al motor AutomaticEDA: perfila columnas de texto
libre largo (reseñas, descripciones, comentarios) que la distribución categórica
no resume bien. Sigue el patrón de cat_distr/num_distr (build_text_distr(profile,
ctx) -> Chapter | None) y se registra en CHAPTER_ORDER tras cat_distr.

Activación en dos fases: gate barato desde el perfil (columna no numérica con
len_mean >= 50 chars) + confirmación con muestra cruda (mediana de palabras >= 20).
Un dataset sin texto largo (p.ej. titanic) devuelve None sin tocar el informe.

Bloques por columna (Group con page_break): resumen (longitudes, vocabulario con
TTR y % hapax, idioma dominante, % duplicados, legibilidad), histograma de
longitudes, top términos (tabla + barras), bigramas/trigramas, idiomas detectados
y nube de palabras opcional. Términos ttr/hapax enganchados al glosario clicable.

Lógica delegada a 7 funciones nuevas del registry (datascience, tag eda),
estilo dict-no-throw:
- extract_text_sample (impura, push-down SQL DuckDB/Postgres)
- compute_text_length_stats, compute_vocabulary_stats, compute_top_ngrams (puras, stdlib)
- detect_corpus_language (langdetect opcional), compute_text_readability (textstat
  opcional), compute_text_duplicates (hash + datasketch opcional)

Versión barata sin modelos pesados: las piezas que dependen de una librería
opcional (langdetect, textstat, wordcloud, datasketch) degradan a omitidas sin
lanzar. Añade langdetect y textstat (ligeras) al pyproject + uv.lock.

Verificado: golden sobre dataset de reviews multi-idioma (capítulo presente en
PDF+PPTX+MD con métricas reales), titanic sin capítulo (None), degradación sin
libs, suite automatic_eda + pipeline verde (128 passed), fn index OK.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/datascience/extract_text_sample.md

@@ -0,0 +1,102 @@
+---
+name: extract_text_sample
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def extract_text_sample(db_path: str, table: str, columns: list, backend: str = 'duckdb', sample: int = 2000) -> dict"
+description: "Muestrea columnas de texto de una tabla DuckDB/Postgres con push-down SQL (LIMIT sample), SIN traer la tabla entera a RAM. Funcion impura del grupo de capacidad `eda`: la usan los capitulos de texto/NLP del AutomaticEDA que necesitan valores crudos de texto (longitudes, tokens, ejemplos) sobre una muestra acotada. Construye el lector read-only query_fn(sql)->dict igual que build_eda_render_ctx (closure sobre duckdb_query_readonly / pg_query importados perezosamente desde infra). Escapa los identificadores con comillas dobles y lanza una sola query SELECT \"c1\", \"c2\" FROM \"table\" LIMIT n. Por columna, la lista de strings solo contiene valores NO None y NO vacios: cada celda no nula se convierte con str(...) y se descarta si queda cadena vacia. Estilo dict-no-throw del grupo eda: NUNCA lanza; ante cualquier fallo (query, conversion, backend desconocido) devuelve {status:'error', error:str, columns:{}, n:0}. La clave n reporta el numero de FILAS leidas por la query (antes de filtrar None/vacios)."
+tags: [eda, datascience, text, nlp, extraction, read-only, duckdb, postgres, python]
+uses_functions: [duckdb_query_readonly_py_infra, pg_query_py_infra]
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: []
+params:
+  - name: db_path
+    desc: "ruta al archivo DuckDB, o DSN PostgreSQL si backend='postgres'. Se inyecta en el closure query_fn. No se valida aqui: si la base no existe o el DSN es invalido, la query devuelve status error y el resultado es {status:'error', ...} (no lanza)."
+  - name: table
+    desc: "nombre de la tabla. Se escapa con comillas dobles en la query (SELECT ... FROM \"table\")."
+  - name: columns
+    desc: "lista de nombres de columna de texto a muestrear. Se filtra a las entradas que sean str no vacio; cada nombre se escapa con comillas dobles. Si tras filtrar queda vacia -> {status:'ok', columns:{}, n:0} sin tocar la base."
+  - name: backend
+    desc: "'duckdb' (default) o 'postgres'. Selecciona el lector read-only del registry (duckdb_query_readonly / pg_query). Cualquier otro valor -> {status:'error', error:'backend desconocido: <valor>', columns:{}, n:0}."
+  - name: sample
+    desc: "maximo de filas a muestrear (clausula LIMIT). Default 2000. Acota memoria y tiempo: con tablas grandes obtienes el primer tramo por orden fisico (sin ORDER BY), no un muestreo uniforme."
+output: "dict dict-no-throw (NUNCA lanza): {status:'ok'|'error', columns:{col_name:[str,...]}, n:int, error:str}. En exito (status='ok') columns mapea cada columna pedida a la lista de sus valores de texto NO None y NO vacios (cada celda convertida con str(...)); n es el numero de FILAS leidas por la query (antes de filtrar None/vacios). columns vacio -> {status:'ok', columns:{}, n:0}. En error (backend desconocido, query con status!='ok', o cualquier excepcion) -> {status:'error', error:str, columns:{}, n:0}; la clave error solo aparece en este caso."
+tested: true
+tests: ["test_extract_basic", "test_backend_desconocido", "test_columns_vacio", "test_sample_limit"]
+test_file_path: "python/functions/datascience/extract_text_sample_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/extract_text_sample.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.join("python", "functions"))
+# Import directo del submodulo (no requiere export en datascience/__init__.py).
+from datascience.extract_text_sample import extract_text_sample
+
+# Muestrea hasta 2000 filas de dos columnas de texto de una tabla DuckDB.
+res = extract_text_sample(
+    "data/reviews.duckdb", "reviews", ["title", "body"],
+    backend="duckdb", sample=2000,
+)
+# res == {
+#   "status": "ok",
+#   "columns": {
+#     "title": ["Gran producto", "No funciona", ...],   # solo no-None, no-""
+#     "body":  ["Lo uso a diario...", ...],
+#   },
+#   "n": 2000,   # filas leidas por la query (antes de filtrar None/vacios)
+# }
+
+# Postgres: db_path es el DSN.
+res_pg = extract_text_sample(
+    "postgresql://user:pass@localhost:5433/trends", "comentarios", ["texto"],
+    backend="postgres", sample=500,
+)
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Cuando necesites valores CRUDOS de texto de una o varias columnas para analisis
+NLP/texto (distribucion de longitudes, conteo de tokens, ejemplos representativos,
+deteccion de idioma) pero NO quieras cargar la tabla entera en memoria. Es el
+muestreador de texto del grupo `eda`: una sola llamada con push-down `LIMIT`
+devuelve listas de strings por columna, limpias de None y vacios, listas para
+alimentar un capitulo de texto del AutomaticEDA o cualquier rutina de tokenizado.
+Usala junto a `profile_table` / `build_eda_render_ctx` cuando el perfil agregado
+no basta y hace falta el texto real.
+
+## Gotchas
+
+- **Impura**: lee de la base de datos a traves de `query_fn` (closure sobre
+  `duckdb_query_readonly` / `pg_query`). No abre conexiones fuera de esos wrappers
+  del registry. Estilo dict-no-throw del grupo `eda`: NUNCA lanza; ante cualquier
+  fallo devuelve `{status:'error', error:str, columns:{}, n:0}`.
+- **`error_type` en el frontmatter es `error_go_core` por convencion del registry**
+  (toda funcion impura debe declararlo y el indexer lo exige), pero el codigo NO
+  lanza esa excepcion: degrada al dict de error. Es metadata, no comportamiento.
+- **Backend desconocido**: con un `backend` que no sea `duckdb` ni `postgres`
+  devuelve `{status:'error', error:'backend desconocido: <valor>', columns:{},
+  n:0}` sin tocar la base.
+- **Las listas NO incluyen None ni cadenas vacias**: cada celda no nula se pasa
+  por `str(...)` y se descarta si queda `""`. Por eso `len(columns[col])` puede ser
+  menor que `n` (que cuenta las filas leidas). Si necesitas alineacion por fila
+  (una entrada por fila aunque sea None), usa `build_eda_render_ctx` (raw_numeric),
+  no esta funcion.
+- **`LIMIT sample` sin `ORDER BY`**: con tablas grandes obtienes el primer tramo
+  por orden fisico del backend, no un muestreo uniforme ni reproducible. Sube
+  `sample` para mas cobertura, o pre-ordena/aleatoriza la tabla si necesitas
+  representatividad.
+- **DuckDB en sandbox por defecto**: `duckdb_query_readonly` abre la conexion con
+  `enable_external_access=False`, asi que la query solo puede leer la propia base
+  (no `read_csv`/`httpfs`/`ATTACH` a paths externos). Lee tablas ya existentes en
+  el archivo DuckDB sin problema.
+- **No loguear los datos crudos**: las listas de `columns` pueden contener texto
+  sensible (reviews, comentarios, PII). En trazas usa solo conteos (`n`,
+  `len(columns[col])`) y nombres de columna, no el dict completo.